Usando redes neurais artificiais e regressão logística na predição da Hepatite A

AUTOR(ES)

Santos, Alcione Miranda dos, Seixas, José Manoel de, Pereira, Basílio de Bragança, Medronho, Roberto de Andrade

FONTE

Revista Brasileira de Epidemiologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005-06

RESUMO

Este trabalho desenvolve um sistema para predição da soroprevalência da Hepatite A. Para isto, são considerados os modelos de regressão de logística e redes neurais artificiais. O desempenho de tais modelos é medido através da taxa de classificação incorreta em uma amostra do município de Duque de Caxias, Rio de Janeiro, que possui elevada prevalência da doença. Resultados mostram que o modelo neural, aplicado sobre a informação relevante extraída do modelo de regressão logística, apresenta um bom desempenho, alcançando uma eficiência de classificação geral acima de 88%.

ASSUNTO(S)

redes neurais regressão logística hepatite a sistemas de apoio ao diagnóstico médico

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